生產(chǎn)企業(yè)車間面臨的問題；1、盲目生產(chǎn)。產(chǎn)品的交貨日期就在眼前，但材料還沒有 t如期到達，導致無法按時送達或選擇空運等高成本運輸，增加額外費用。2.職責不清。看到公司 的好處可以 許多經(jīng)理不能被提升。;

生產(chǎn)企業(yè)車間面臨的問題；

1、盲目生產(chǎn)。

產(chǎn)品的交貨日期就在眼前，但材料還沒有 t如期到達，導致無法按時送達或選擇空運等高成本運輸，增加額外費用。

2.職責不清。

看到公司 的好處可以 許多經(jīng)理不能被提升。;對此我為力。雖然他們整天忙于各個部門的監(jiān)督，但他們可以 不能找出哪個環(huán)節(jié)出了問題，這需要大量的時間和精力。

3.庫存混亂。

很多工廠的物料名稱都不一樣。生產(chǎn)部拿著指令去取料，卻發(fā)現(xiàn)沒有這個料，而我沒有 我不知道已經(jīng)囤積了許多股票。庫存統(tǒng)計不清，買家無法及時了解準確的庫存信息，從而形成惡性循環(huán)。

4.數(shù)據(jù)很復雜。

以采購為例，采購經(jīng)理每月需要將每個采購員的數(shù)據(jù)輸入

數(shù)據(jù)分析目的1:分類

檢查分類未知或暫時未知的數(shù)據(jù)，以預測數(shù)據(jù)屬于哪個類別或類別。與always一起使用通過知道分類的相似數(shù)據(jù)來學習分類規(guī)則，然后將這些規(guī)則應用于未知的分類數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析目的2:預測

預測是指對數(shù)值連續(xù)變量而不是分類變量的預測。

數(shù)據(jù)分析目的3:關聯(lián)規(guī)則和推薦系統(tǒng)

關聯(lián)規(guī)則或關聯(lián)分析是指在包等大型數(shù)據(jù)庫中尋找通用的關聯(lián)模式。

在線推薦系統(tǒng)使用協(xié)同過濾算法，這是一種基于給定的歷史購買行為、評級、瀏覽歷史或任何其他可測量的偏好行為或甚至其他用戶 購買歷史。協(xié)同過濾可以產(chǎn)生 "可以在購買時購買的東西在單個用戶級別。因此，在許多推薦系統(tǒng)中使用協(xié)同過濾來為具有廣泛偏好的用戶提供個性化推薦。

數(shù)據(jù)分析目的4:預測分析

預測分析包括分類、預測、關聯(lián)規(guī)則、協(xié)同過濾和模式識別(聚類)等方法。

數(shù)據(jù)分析目標5:數(shù)據(jù)縮減和降維

當變量的數(shù)量有限并且大量樣本數(shù)據(jù)可以被分類到相似的組中時，數(shù)據(jù)挖掘算法的性能通常會得到提高。減少變量的數(shù)量通常被稱為 "降維與降維。降維是部署監(jiān)督學習方法之前最常見的初始步驟，旨在提高可預測性、可管理性和可解釋性。

數(shù)據(jù)分析目的6:數(shù)據(jù)探索和可視化

數(shù)據(jù)探索的目的是了解數(shù)據(jù)的整體情況，檢測異常值。通過圖表和儀表板創(chuàng)建的數(shù)據(jù)瀏覽被稱為 "數(shù)據(jù)可視化及應用or "視覺分析與設計。對于數(shù)值型變量，可以用直方圖、箱線圖、散點圖來了解其值的分布，檢測異常值。對于分類數(shù)據(jù)，請使用條形圖分析。

數(shù)據(jù)分析目的7:監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習